MIT 的 Concourse 项目如何用人文教育回应 AI 时代

MIT 教授 Sherry Turkle 的新书《Artificial Intimacy: Who We Become When We Talk to Machines》由 Little, Brown and Company 出版，基于访谈论述聊天机器人的伪共情正在削弱儿童发展与成人社交能力。

MIT 政治学副教授 Naoki Egami 专攻研究方法论，重点研究社会科学中的"外部有效性"，即特定研究结论能否推广到其他情境。他还在 ChatGPT 引发 AI 热潮之前就开始审视 AI 工具引入研究后带来的误差，并探索如何系统识别和校正这些误差。Egami 于 2025 年以终身教职加入 MIT 政治学系，同时是 IDSS 统计与数据科学中心的教员。

Unsloth 发布教程与开源仓库，可将 Qwen3.8、Gemma 4 等 LLM 微调为输出选项概率的决策模型，Qwen3.5 0.8B 在 3 个决策基准上的合计准确率从 20.7% 提到 74.3%，仅需 4GB 显存。

Claude Code 推出云端会话：每个任务在独立 VM 上运行，仓库克隆到新分支，可从 claude.ai/code、手机、Desktop、终端和 Slack 启动并跟踪，完成后产出可转 PR 的分支，Pro、Max、Team、Enterprise 计划不额外收费。

Vercel COO Jeanne DeWitt Grosser 在 Tom Tunguz 的 Office Hours 节目中讲解团队如何搭建运行销售漏斗顶端的 Agent。

LangChain 在其开源编码 Agent Open SWE 中构建模型路由器，在 973 个线程的 A/B 测试中，中位成本从 $2.61 降到 $0.94（降 64%），PR 合并率 29.2% 对 27.3%，质量无可测变化。

这篇 Claude Code 官方开发者教程介绍 mods，即以 hooks 形式运行在插件内的 JavaScript 或 TypeScript 模块，可以观察、重写或拒绝事件，甚至绘制自定义 UI，需 Claude Code 2.1.287 或更高版本。

OpenRouter 发布教程，讲解如何让廉价模型通过结构化输出返回 0 到 1 的置信度字段，低置信度的请求再升级到更强模型。文章强调置信分数只是自报、不是校准概率，应基于自己流量的分数段错误率排序设定阈值，并在上线后监控分数分布、升级率和未升级答案的错误率持续调整。

OpenRouter 发布教程，讲解如何用固定的 eval 集在 CI 中门禁 pull request，当通过率低于阈值时脚本以非零退出码阻止合并，做法与单元测试门禁一致。

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